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公开(公告)号：CN115062934A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210621542.5
申请日：2022-06-01
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于港区评价技术领域，具体涉及一种港区的重要性评价方法。首先对船舶活动的轨迹点数据进行聚类分析，根据聚类结果确定港区，再采用缓冲区分析法将港区内的轨迹点转换成平面，以此确定各个港区的空间范围，并结合各船舶自身的航行轨迹点数据识别船舶入港行为，统计各个港区入港船舶类型及频次；最后通过上述统计数据，确定各个港区的主要功能，并通过信息熵的值衡量各个港区的重要性程度。本发明在精确识别港区空间范围的基础上，不仅对港区进行功能方面的识别分类，还通过信息熵表征的在港区内停泊的船舶类型丰富程度来衡量各个港区的重要性程度，能够从港区功能的角度对港区进行重要性评价，从而更好地展示港区内部的实际运作情况。
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公开(公告)号：CN116258612A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310082896.1
申请日：2023-02-08
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06Q50/16 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明公开了一种基于知识嵌入模型的城市土地利用分布评估方法，包括：获取城市地理数据；采用基于路网的形式划分城市地理单元；以三元组对异构信息进行结构化组织，根据获取的数据类型，构建融合多模态地理信息的语义网络；通过知识嵌入模型学习语义网络中的实体‑实体关系和实体‑属性关系来生成每个地理单元的嵌入表示；利用标签分布学习模型将每个城市地理单元的嵌入表示映射到土地利用分布上来评估每个地理单元内每种土地利用类型的面积占比。本发明通过引入语义网络作为承载POI及其他外部信息的载体，使用知识嵌入模型学习语义网络内部深层次、复杂的空间特征和语义关联，从而实现增强下游评估模型的输入，提高评估精度的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116664615A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310117164.1
申请日：2023-02-15
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于影像分割技术领域，具体涉及一种面向区域合并分割的影像分割错误无监督检测与修复方法，该方法对待区域合并分割的影像判断该影像的分割结果中，是否存在某一区域在区域合并时被错误归属的分割分歧情况；若存在某一区域被错误归属的分割分歧情况，则将此区域分别归属于此区域的邻接区域得到此区域对应的多种分割结果，比较多种分割结果的分割质量；将分割结果中分割质量最优的分割结果对应的归属邻接区域作为优先区域合并的区域后，进行该待区域合并分割的影像的区域合并。本发明的方法是基于自主检测并进行修正的过程，因此进行面向区域合并分割的影像分割错误无监督检测与修复无需人工干预即可得到降低分割错误后的结果。
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公开(公告)号：CN111833415A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010620777.3
申请日：2020-06-30
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06T11/60 , G06F40/117
Abstract: 本发明涉及一种电子地图中组合注记的配置方法及装置，属于电子地图技术领域。本发明首先根据电子地图图层属性信息中的不同的属性项生成分注记，然后基于组合注记规范生成初步的几何图形，再根据分注记的变化调整初步几何图形的尺寸，按照指定的几何图形与分注记的相对位置关系将调整后的几何图形与分注记一起显示，以生成符合规范的组合注记。因此，本发明能够以可视化编辑的方式实现电子地图组合注记的配置，解决了传统方法只能表示某些特定注记组合方式的问题，能更加灵活地生成各种地图组合注记，能够应用于地图注记的批量生成，更具普适性。
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公开(公告)号：CN117214888A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311314441.4
申请日：2023-10-11
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种船舶航迹关联融合方法，属于船舶轨迹融合技术领域。本发明首先获取船舶航迹数据，并对其进行预处理；然后基于最近邻距离法对同源航迹数据进行中断航迹关联，对不同源航迹数据进行关联；最后对关联的中断航迹对进行拼接融合，对关联的不同源航迹对进行加权融合。为了便于可视化分析，还将将初始航迹数据、预处理后的航迹数据、中断航迹关联关系、中断航迹关联关系的航迹数据的时间关系进行可视化展示，并通过交互式界面实时检查和调整融合关联结果，以进一步达到提高关联融合的效率和精度的目的。
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公开(公告)号：CN117195969A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311314443.3
申请日：2023-10-11
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F30/27 , G06Q50/30
Abstract: 本发明涉及一种船舶轨迹预测方法，属于轨迹预测技术领域。本发明通过利用训练后的stemGNN模型对预处理后的数据进行处理来获取轨迹特征之间的关联关系，将得到的邻接矩阵作为ASTGCN模型的先验矩阵，进而利用ASTGCN模型实现对船舶轨迹的预测。本发明利用stemGNN模型能够准确获取历史船舶轨迹数据中轨迹特征之间的相关系数矩阵，将该矩阵作为ASTGCN模型的先验矩阵，能够大大提高ASTGCN模型的预测精度。本发明对所有无预先定义拓扑结构的多维时间序列具有普适性，输出的self‑attention矩阵可以作为其他以图为基础的时序预测模型的先验输入。
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公开(公告)号：CN114647736A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202111506281.4
申请日：2021-12-10
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于船舶活动分析技术领域，具体涉及一种船舶活动知识图谱构建方法。本发明基于“过程‑事件‑行为”的核心思想，在SEM模型的基础上，增加了过程和行为两个实体，在此基础上设计了船舶活动知识图谱本体模型，以从船舶行为到航行过程较完整地表达了船舶在海上的活动行为；而后结合海上船舶活动数据，对海上船舶数据进行语义分析处理，提取海上船舶数据的各实体，并确定实体之间的关联关系，完成实例填充。本发明方法可以支持对船舶常规活动和突发事件进行知识表示，并可以实现时空活动查询和回溯的语义增强效果，并进一步提升海上交通监控与管理的效率，具有一定的应用价值。
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